package com.bst;


import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;

/**
 * 二分搜索树
 * 二分搜索树存储的元素必须具有可比较性，而且必须支持泛型
 * 故而泛型E必须要继承Comparable 接口
 */
public class BST<E extends Comparable<E>> {

    /**
     * 私有内部类表示二分搜索树的节点
     */
    private class Node{
        public E e;
        public Node left;
        public Node right;

        public Node(E e) {
            this.e = e;
            left = null;
            right = null;
        }
    }

    /**
     * 二分搜索树的属性：根节点 和 元素个数
     */
    private Node root;
    private int size;
    public BST() {
        root = null;
        size = 0;
    }
    public int size() {
        return size;
    }
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }
    public void add(E e) {
        root = add(root, e);
    }

    /**
     * 优化写法
     * 向以node 为 根节点的二分搜索树中插入元素 e
     * 使用递归算法返回插入新元素之后的二分搜索树的根
     * @param node
     * @param e
     * @return
     */
    private Node add(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            size ++;
            return new Node(e);
        }
        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = add(node.left, e);
        }else if (e.compareTo(node.e) > 0){
            node.right = add(node.right, e);
        }
        return node;
    }

    /**
     * 查看二分搜索树中是否包含某个元素
     * （递归实现）
     * @param e
     * @return
     */
    public boolean contains(E e) {
        return contains(root, e);
    }
    private boolean contains(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            return false;
        }
        if (e.compareTo(node.e) == 0) {
            return true;
        }else if (e.compareTo(node.e) < 0){
            return contains(node.left, e);
        }else {
            return contains(node.right, e);
        }
    }

    /**
     * 二分搜索树的前序遍历
     * （递归实现）
     */
    public void preOrder() {
        preOrder(root);
    }
    private void preOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        System.out.println(node.e);
        preOrder(node.left);
        preOrder(node.right);
    }

    /**
     * 二分搜索树的非递归前序遍历
     */
    public void preOrderNR() {
        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            Node cur = stack.pop();
            System.out.println(cur.e);
            // 要先把树的右子节点压入栈中，因为后进先出，我们要让左节点先出
            if (cur.right != null) {
                stack.push(cur.right);
            }
            if (cur.left != null) {
                stack.push(cur.left);
            }
        }
    }

    /**
     *  二分搜索树的中序遍历
     *  （递归实现）
     *  二分搜索树的中序遍历具有天然的顺序排序的功能，
     *  用这种方式就能将以二分搜索树为组织形式的数据遍历1遍就能按顺序输出
     */
    public void inOrder() {
        inOrder(root);
    }
    private void inOrder(Node node) {
        // 递归终止条件
        if (node == null) {
            return;
        }
        inOrder(node.left);
        System.out.println(node.e);
        inOrder(node.right);
    }

    /**
     * 二分搜索树的后序遍历
     * （递归实现）
     */
    public void postOrder() {
        postOrder(root);
    }
    public void postOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        postOrder(node.left);
        postOrder(node.right);
        System.out.println(node.e);
    }

    /**
     * 二分搜索树的层序遍历 （广度优先遍历）
     * 该遍历方法一般是非递归实现的，需要使用到队列
     */
    public void layerOrder() {
        // 使用以链表实现的队列
        Queue<Node> q = new LinkedList<>();
        q.add(root);
        while (!q.isEmpty()) {
            Node cur = q.remove();
            System.out.println(cur.e);
            // 队列是先进先出的，这里我们希望是左节点先出
            if (cur.left != null) {
                q.add(cur.left);
            }
            if (cur.right != null) {
                q.add(cur.right);
            }
        }
    }

    /**
     * 查找出二分搜索树中的最小元素
     * @return
     */
    public E minimum() {
        if (size == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("BST is empty!");
        }
        return minimum(root).e;
    }
    private Node minimum(Node node) {
        // 为什么不需要对node进行判空？因为有用size==0 进行判空了
        if (node.left == null) {
            return node;
        }
        return minimum(node.left);
    }

    /**
     * 查找出二分搜索树中的最大元素
     * @return
     */
    public E maximum() {
        if (size == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("BST is empty!");
        }
        return maximum(root).e;
    }
    private Node maximum(Node node) {
        if (node.right == null) {
            return node;
        }
        return maximum(node.left);
    }

    /**
     * 从二分搜索树中删除最小元素所在节点，返回最小值
     * @return
     */
    public E removeMin() {
        E ret = minimum();
        root = removeMin(root);
        return ret;
    }

    /**
     * 删除以node为根的二分搜索树中的最小节点
     * 返回删除节点后新的二分搜索树的根
     * @param node
     * @return
     */
    private Node removeMin(Node node) {
        if (node.left == null) {
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size --;
            return rightNode;
        }
        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    /**
     * 从二分搜索树中删除最大元素所在节点，返回最大值
     * @return
     */
    public E removeMax() {
        E ret = maximum();
        root = removeMax(root);
        return ret;
    }

    /**
     * 删除以node为根的二分搜索树中的最大节点
     * 返回删除节点后新的二分搜索树的根
     * @param node
     * @return
     */
    private Node removeMax(Node node) {
        if (node.right == null) {
            Node leftNode = node.left;
            node.left = null;
            size --;
            return leftNode;
        }
        node.right = removeMax(node.right);
        return node;
    }

    /**
     * 二分搜索树删除任意节点
     * @param e
     */
    public void remove(E e) {
        root = remove(root, e);
    }

    /**
     * 删除以node为根的二分搜索树中值为e的节点（使用递归算法）
     * 返回删除节点之后新的二分搜索树的根
     * @param node
     * @param e
     * @return
     */
    public Node remove(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = remove(node.left, e);
            return node;
        }else if (e.compareTo(node.e) > 0) {
            node.right= remove(node.right, e);
            return node;
        }else {
            // 待删除节点左子树为空
            if (node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size --;
                return rightNode;
            }
            // 待删除节点右子树为空
            if (node.right == null) {
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size --;
                return leftNode;
            }
            /*
                待删除节点的左右子树均不为空的情况
                将待删除节点的右子树节点的最小值剪切来替换这个待删除节点
             */
            Node successor = minimum(node.right);
            successor.right = removeMin(node.right);
            successor.left = node.left;
            node.left = null;
            node.right = null;
            return successor;
        }
    }


    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        generateBSTString(root, 0, res);
        return res.toString();
    }
    /**
     * 生成以node为根节点，深度为depth的描述二叉树的字符串
     */
    private void generateBSTString(Node node, int depth, StringBuilder res) {
        if (node == null) {
            res.append(generateDepthString(depth) + "null\n");
            return;
        }
        res.append(generateDepthString(depth) + node.e + "\n");
        generateBSTString(node.left, depth + 1, res);
        generateBSTString(node.right, depth + 1, res);
    }
    private String generateDepthString(int depth) {
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < depth; i++) {
            res.append("-");
        }
        return res.toString();
    }



}
